MEDLAB

Analyse großer biomedizinischer Datenmengen für Diagnostik der nächsten Generation

Die Wissenschaftler des MEDLAB entwickeln neue mathematische Methoden, mit denen Krankheitssignaturen in biomedizinischen Daten aus Hochdurchsatz-Technologien (z.B. Genomics, Proteomics oder Bildgebung) identifiziert werden können. Diese Signaturen sind die Grundlage für neue Arten von diagnostischen Tests, dienen aber auch der Entschlüsselung der zugrundeliegenden Krankheitsmechanismen.

Die Kernidee unserer Arbeit ist, dass krankheitsbedingte Veränderungen in einer Zelle auf mehreren biologischen Ebenen auftreten. Unsere Methoden ermöglichen eine datenzentrische integrative Analyse all dieser Ebenen, die maschinelles Lernen, Bildanalyse und netzwerkbasierte Ansätze kombinieren. Dies ermöglicht letztlich die Generierung detaillierterer und informativerer Modelle im Vergleich zu klassischen Ansätzen.

BAHNLab

Optimal planning for traffic networks

MEDLab

Smart solutions for digital precision medicine

GASLab

Smart control of energy transport networks

SYNLab

High-performance optimization software